金融数据分析技术
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广东广州
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作者元如林 等 主编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302435259
出版时间2016-06
装帧平装
开本其他
定价48元
货号1201322173
上书时间2024-09-25
商品详情
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目录
第1章金融数据库1
1.1金融数据库的概念1
1.1.1金融数据库的定义1
1.1.2金融数据库的起源1
1.1.3金融数据库的作用2
1.1.4金融数据库的分类4
1.1.5金融数据库的选择标准4
1.2国内外常用金融数据库简介5
1.2.1国外金融数据库的概况5
1.2.2国内金融数据库概况8
1.2.3选择合适的金融数据库12
1.2.4免费数据资源的获取渠道12
1.3锐思数据(RESSET/DB)使用简介13
1.3.1RESSET/DB的访问途径13
1.3.2用户类别以及相应的权限15
1.3.3数据查询与下载15
1.4实验一：金融数据下载实验27
1.4.1实验目的27
1.4.2实验原理28
1.4.3实验内容28
1.4.4实验步骤28
1.4.5实验报告要求29
本章小结30
思考讨论题31
第2章数据分析软件工具32
2.1金融数据分析软件工具简介32
2.1.1国外主要金融数据分析软件简介32
2.1.2国产金融数据分析软件介绍35
2.1.3金融数据分析软件的选择36
2.2Matlab及其金融工具箱37
2.2.1Matlab简介37
2.2.2Matlab金融工具箱简介39
2.2.3Matlab在金融领域的应用39
2.3Matlab的基础知识40
2.3.1Matlab的系统开发环境40
2.3.2矩阵及其运算42
2.3.3数组及其运算49
2.3.4Matlab中的常用数学函数51
2.3.5图形绘制55
2.3.6编写M脚本文件68
2.3.7自定义函数73
2.4实验二：金融数据分析软件使用实验74
2.4.1实验目的74
2.4.2实验原理74
2.4.3实验内容75
2.4.4实验步骤75
2.4.5实验报告要求75
本章小结75
思考讨论题76
第3章金融时间序列分析77
3.1金融时间序列78
3.1.1金融时间序列的概念78
3.1.2金融时间序列的构成因素80
3.1.3金融时间序列分析80
3.1.4金融时间序列的建立81
3.2确定性时间序列分析82
3.2.1长期趋势Tt82
3.2.2循环变动Ct82
3.2.3季节变动St85
3.2.4确定性时间序列分析小结87
3.3随机性时间序列分析88
3.3.1平稳时间序列88
3.3.2自回归移动平均模型89
3.3.3模型识别与参数估计89
3.3.4金融时间序列的预测92
3.3.5模型的检验93
3.3.6Matlab的时间序列工具箱94
3.4广义自回归条件异方差模型107
3.4.1广义自回归条件异方差模型107
3.4.2GARCH工具箱108
3.5实验三：金融时间序列分析实验118
3.5.1实验目的118
3.5.2实验原理118
3.5.3实验内容118
3.5.4实验步骤119
3.5.5实验报告要求119
本章小结119
思考讨论题120
第4章金融风险价值的计算121
4.1金融风险价值VaR模型121
4.1.1金融市场风险概述122
4.1.2金融市场风险的度量与管理122
4.1.3VaR模型123
4.1.4风险价值VaR的计算方法125
4.1.5模型的评价方法130
4.2使用Excel计算风险价值VaR的案例130
4.2.1在Excel中用参数法的直接法计算风险价值VaR131
4.2.2在Excel中用参数法的移动平均法计算风险价值(VaR)134
4.3使用Matlab软件计算风险价值(VaR)的案例135
4.3.1数据描述135
4.3.2采用的模型和方法135
4.3.3计算结果140
4.3.4模型评价和比较156
4.3.5主要结论161
4.4实验四：金融市场风险的
VaR计算实验162
4.4.1实验目的162
4.4.2实验原理162
4.4.3实验内容162
4.4.4实验步骤163
4.4.5实验报告要求164
本章小结164
思考讨论题165
第5章资产组合的计算166
5.1资产组合基本原理166
5.1.1收益序列与价格序列间的转换167
5.1.2协方差矩阵与相关系数矩阵间的转换169
5.1.3资产组合收益率与方差174
5.2资产组合的有效前沿176
5.2.1两种风险资产组合收益期望与方差176
5.2.2均值方差的有效前沿177
5.2.3带约束条件的资产组合的有效前沿178
5.3用Excel进行资产组合计算的案例180
5.4用Matlab进行资产组合计算的案例194
5.4.1投资组合常用函数194
5.4.2投资组合的有效前沿203
5.4.3投资组合的最优资产分配206
5.5实验五：投资组合分析计算实验210
5.5.1实验目的210
5.5.2实验原理210
5.5.3实验内容211
5.5.4实验步骤212
5.5.5实验报告要求212
本章小结212
思考讨论题213
第6章金融衍生品的计算214
6.1金融衍生品214
6.1.1金融衍生品的基本概念214
6.1.2金融衍生品的种类215
6.1.3金融衍生品的功能216
6.1.4金融衍生品的风险管理217
6.1.5我国金融衍生品市场的发展现状219
6.2期权220
6.2.1期权的概念220
6.2.2期权的分类221
6.2.3股票期权的利润函数221
6.3Black-Scholes期权定价模型227
6.3.1Black-Scholes方程227
6.3.2欧式期权价格函数229
6.3.3期货期权定价231
6.3.4隐含波动率232
6.4Black-Scholes期权价格的敏感性分析233
6.5期权定价的二叉树法237
6.5.1二叉树期权定价模型237
6.5.2二叉树定价函数239
6.6投资组合套期保值策略241
6.6.1套期保值的基本原理242
6.6.2利用保护性看跌期权策略进行套期保值242
6.6.3利用期权敏感性参数进行套期保值246
6.7实验六：金融衍生品定价计算实验248
6.7.1实验目的248
6.7.2实验原理248
6.7.3实验内容248
6.7.4实验步骤249
6.7.5实验报告要求249
本章小结249
思考讨论题250
第7章固定收益证券计算251
7.1固定收益证券的基本概念251
7.1.1固定收益证券251
7.1.2美国固定收益证券的种类253
7.1.3固定收益证券的定价254
7.1.4固定收益证券的久期与凸性258
7.1.5利率的期限结构259
7.2用Excel进行固定收益证券分析案例261
7.3用Matlab进行固定收益证券计算266
7.3.1现值和终值的计算266
7.3.2计算内部收益率269
7.3.3固定收益证券产品的定价270
7.3.4固定收益证券的久期与凸性273
7.3.5利率的期限结构274
7.4实验七：固定收益证券计算实验276
7.4.1实验目的276
7.4.2实验原理277
7.4.3实验内容277
7.4.4实验步骤278
7.4.5实验报告要求279
本章小结279
思考讨论题279
第8章信用评分与行为评分280
8.1信用评分与行为评分的基本概念280
8.1.1信用卡与信用卡管理280
8.1.2社会征信体系281
8.1.3信用评分与行为评分283
8.2建立信用评分卡的统计学方法283
8.2.1信用评分的统计学方法简介283
8.2.2判别分析284
8.2.3回归分析291
8.2.4分类树法295
8.2.5最邻近法301
8.3信用评分的非统计学方法303
8.3.1线性规划304
8.3.2非线性规划--整数规划308
8.3.3人工神经网络309
8.3.4遗传算法313
8.4行为评分模型及其应用318
8.4.1行为评分简介318
8.4.2马尔可夫链方法318
8.4.3贝叶斯-马尔可夫链方法324
8.5案例328
8.6实验八：个人信用综合评分实验337
8.6.1实验目的337
8.6.2实验原理337
8.6.3实验内容347
8.6.4实验指导349
8.6.5实验报告要求353
本章小结353
思考讨论题354
参考文献355
内容摘要
本书主要针对金融领域中的问题，介绍如何通过建立数学模型，并运用Matlab、Excel等软件工具进行计算的金融数据分析技术，通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者亲身体验，以便读者更好地掌握数据分析技术。本书的主要内容包括金融数据库的基本概念，靠前外常用金融数据库、Matlab和Excel等金融数据分析软件工具的使用、金融时间序列分析、金融风险价值计算、资产组合计算、金融衍生品定价计算、固定收益证券计算、信用评分与行为评分等。本书可以作为应用型高等院校的金融学、金融信息、金融工程、金融数学等专业本科生的教材，也可作为需要金融数据分析技术的其他各专业本、专科生的教材。本书的特点是对每一个金融问题，首先简单明了地介绍相关金融知识，力求每章自成体系，因此特别适合数学、统计、信息、计算机等非金融类专业的读者。对数据分析技术感兴趣的其他读者，也可将本书作为参考书。
精彩内容
前 言
随着我国金融信息化的不断推进和金融市场的快速发展，银行、保险公司、证券交易所、证劵公司、基金公司、期货交易所、黄金交易所、金融期货交易所等各类金融机构每天都产生大量的金融数据。最近几年，我国互联网金融蓬勃发展，第三方支付、P2P网贷、众筹融资、大数据金融和金融信息服务等互联网金融企业每天也产生大量的金融数据，这些金融数据如同一座含有丰富信息和知识宝藏的矿山，等待我们去发掘。随着大数据、云计算、移动支付、数据科学、智慧金融等概念和技术的普及，使得人们越来越重视金融数据及其价值。如何从海量的数据中挖掘出有价值的新信息，并发现帮助企业创造价值的新知识，是我国金融行业中信息技术与金融业务深度融合发展面临的主要课题，也是我国金融行业提高国际竞争力的关键。目前我国的金融企业和互联网金融企业都急需大量能够综合运用数学理论、信息技术并精通金融业务的金融数据分析人才和金融数据挖掘人才。
本书主要针对金融领域中的问题，介绍如何通过建立数学模型，并运用Matlab、Excel等软件工具进行计算的金融数据分析技术，通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者自己亲自体验，以便读者更好地掌握金融数据分析技术。希望本书的出版能为培养金融数据分析人才做出一点贡献，同时为大数据时代各行各业需要数据分析技术的人员提供参考。
本书共分为8章。第1章主要介绍金融数据库的基本概念，国内外常用金融数据库；第2章主要介绍Matlab、Excel等金融数据分析软件工具的使用方法；第3章主要介绍金融时间序列分析；第4章主要介绍金融风险价值计算；第5章主要介绍资产组合计算；第6章主要介绍金融衍生品定价计算；第7章主要介绍固定收益证券计算；第8章主要介绍信用评分与行为评分。
目前我国出版的金融计算方面的教材大多只针对已经掌握金融知识的读者，重点介绍如何使用Excel、SAS、Matlab等软件进行计算，这类教材对于数学、统计、信息、计算机等非金融类专业的读者，需要花费大量时间补充金融知识。本书的特点是对每一个金融问题，首先简单明了地介绍相关金融知识，力求每章自成体系，不仅方便金融类专业的读者使用，更方便非金融类专业的读者使用。本书的另一个特点是通过金融行业的实际案例，全面介绍数据整理、模型建立、参数确定、计算处理、结果分析的完整过程，并给出详细的上机实验指导，帮助读者亲身体验。
本书的第1、2、4、6章以及第3章的部分内容由元如林编写，第3章的部分内容和第7章由李广明编写，第5章由罗远编写，第8章由关莉莉编写，全书的统稿和Matlab计算的内容由元如林完成。
在本书的编写过程中，我们参考了许多经济学和金融学的书籍，特别参考了许多应用数学软件如Matlab、SAS、SPSS、Excel等进行金融计算的书籍，还参阅了网上相关内容，也得到许多领导和同事的关心和帮助，在此一并向他们表示衷心的感谢！
由于编者水平有限，特别是本书的内容涉及多学科交叉，疏漏、不足和错误之处在所难免，恳请读者批评指正。
本书获得了中央与地方共建上海金融学院金融信息团队建设项目和上海金融学院教学质量工程(特色教材)项目的资助。
编 者
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